【摘 要】
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风力发电技术是风能利用的主要方式,小型风力机作为分布式电力能源的重要补充,受到广泛关注。小型风力机因其安装位置较低,常在高湍流度低雷诺数流动状态下运行,风力机翼型表面发生层流分离,叶片表面流动极不稳定性;同时,叶片制造过程中存在许多不确定性因素,存在不确定性制造误差。这些不确定性因素对风力机翼型气动性能和风力机输出功率特性产生严重影响,进而影响风电系统稳定性与可靠性。本文针对不确定湍流和制造误差造
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风力发电技术是风能利用的主要方式,小型风力机作为分布式电力能源的重要补充,受到广泛关注。小型风力机因其安装位置较低,常在高湍流度低雷诺数流动状态下运行,风力机翼型表面发生层流分离,叶片表面流动极不稳定性;同时,叶片制造过程中存在许多不确定性因素,存在不确定性制造误差。这些不确定性因素对风力机翼型气动性能和风力机输出功率特性产生严重影响,进而影响风电系统稳定性与可靠性。本文针对不确定湍流和制造误差造成的风力机性能波动问题,开展不确定条件下小型风力机翼型气动性能分析与优化研究,降低翼型对于不确定因素的敏感性,提高风力机气动稳定性与环境适应性。本文主要研究内容如下:1.研究湍流度对低雷诺数风力机气动特性的影响。基于修正转捩Transition SST模型,研究了低雷诺数下,不同湍流度(0.2%、5%、15%、25%)对翼型S809升阻气动特性和流场结构特征影响规律,量化了湍流度对翼型升阻特性的影响。采用湍流功率计算方法,得到湍流度对小型风力机气动性能的影响规律,量化了湍流度对风力机输出功率和风能利用系数的影响程度。2.开展高湍流度低雷诺数风力机翼型气动优化。以翼型S809为研究对象,在气动优化中耦合层流分离预测,基于改进的Hick-henne型函数,Transition SST模型、拉丁超立方试验设计、Kriging模型和遗传算法进行翼型优化设计,获得与实际湍流风况相匹配的翼型设计。3.开展湍流工况下风力机翼型气动性能不确定分析与优化。采用非嵌入式概率配置点法和蒙特卡罗方法,分析湍流度不确定、运行攻角不确定以及制造误差不确定性对S809翼型升阻特性的影响;并以翼型S809为研究对象,在气动优化中耦合层流分离预测,基于Transition SST模型、非嵌入式概率配置点法、蒙特卡罗方法、拉丁超立方试验设计、Kriging模型和带精英策略的非支配排序遗传算法,开展小型风力机翼型不确定优化研究,降低风力机翼型对湍流度不确定、运行攻角不确定以及制造误差的敏感性。
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